智媒时代大数据“杀熟”陷阱与应对策略.docx

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1、智媒时代趣居杀熟陷阱与酬策略从媒介情境论到智媒场景的建构，“杀熟”一词完成了由现实消费市场向虚拟化环境的过渡;与此同时，种种因技术加持而产生的问题也随着智能媒体的到来不断显现。大数据“杀熟”作为当前互联网生态中频发的现象之一，其通过数据来源、内容推送、隐私保护、信息重复传播等方式完成场景的搭建，同时也在无形之中为用户的使用和媒介的运作埋下陷阱。为消弭大数据“杀熟”而带来的问题，本文提出应当多方发力：聚合信息内容、破除信息茧房，扩充审核渠道、采用人机协同，回归用户自主性、消除惯性操作，提高算法透明度、实现行业平稳等，以实现智能化技术的合理利用。近十几年来，随着智能技术的突飞猛进，以“可计算性”为

2、特征的新型传播样态逐渐扩张至各大产业领域，也重构了当前的媒介生态。算法传播，以“计算引擎决定一切”的基本特征创造出一套渐趋完整的可操作系统，并不断为传播活动嵌入新的价值观念和行为模式。智能技术对于媒介观念的重塑和传播实践的变革给传媒业带来了持久而深远的影响。与此同时，种种为满足特定利益需求而生的媒介化风险也在凸显，并从根本上威胁着个人、行业乃至社会的进步。一、从情境到场景：“杀熟”由现实到虚拟的过渡美国传播学者约书亚梅罗维茨(Joshua Meyrowitz) 1985年在其著作消失的地域：电子媒介对社会行为的影响中提出媒介情境的概念。所谓情境，是指在一定时间内各种情况的相对或结合的境况。简言

3、之，情境是社会环境变动所带来的影响。在梅罗维茨看来，这种情境的变动也取决于媒介的变化，最终将落实到个体的社会实践当中。媒介情境论的提出，将宏观的媒介技术与微观的个人社会化进程相交融，预示着技术的出现将打破某些原有的社会平衡，而个体的各种行为表现都可以在媒介的“笼罩”下找到源头。随着互联网技术裂变式的发展，媒介情境又有了新的延伸，多种媒体形式间优势互补，媒介融合进入智能化整合阶段。当“场景”作为一种更宏大的媒介景观映入受众视野时，传统时空维度的限制早已不再是影响个体行为的决定性因素。网络社会作为对现实社会结构和阶层流动的映射，在技术的加持下得以搭建并不断自我进化。而基于人工智能、大数据、区块链等

4、技术的再度融合，传统媒介问的边界渐趋消融，从“情境”到“场景”，不仅仅是底层技术的革新，更意味着整个传媒业态的重构。“杀熟”，在社会学领域当中是指基于某种利益驱动而对于熟人关系的利用行为，其常常会破坏日常的伦理体系。在现实环境中，“杀熟”常现身于商业和消费领域。随着信息技术的发展，数据收集和存储成本大大降低，算法凭借其独有的海量信息处理能力、行业生态架构能力、社会权利嵌入能力等成为现实资本的运作与延伸，在互联网行业中得以广泛应用。2019年3月新浪微博上一篇携程的牌坊坍塌了的文章就将携程在线票务服务公司卷入质疑当中：微博用户“陈利人”讲述，他“在使用携程过程中，偶尔会出现一些奇怪的情况”，例如

5、有时刚购买完机票就出现大幅降价，使用不同品牌手机或不同账号所查询的价格往往也大相径庭，甚至有时平台会员用户所显示的价格要远高于普通用户。在不少消费者看来，大数据“杀熟”解释了许多在线旅游公司（OTA）网站的价格猫腻，网友常常用大数据“杀熟”来吐槽这种不愉快的体验。2020年11月，国家市场监管总局发布关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿），大数据“杀熟”被推上舆论的风口浪尖。基于特定算法技术对用户画像进行精准描绘，最终完成“千人千面”的个性化定价行为，让“杀熟”从现实社会升级到网络虚拟环境。与此同时，伴随着大数据的日益渗透，“杀熟”还不断演化出新的变种，用户的个人权利不断遭受挑战。从媒介情

6、境到智能化场景，无疑是传媒业态的一次来跃。但由于主体的多元化、渠道的立体化、目标的复杂化，智媒时代的到来必然伴随着多重利益的交融与竞争。“杀熟”从现实社会转向新媒体领域，看似是技术累积下的新表现，但本质上却与传统经济中的“杀熟”并无区别。由于现实经济领域已然形成一套相对完善的约束体系，可杀熟”的空间被大大压缩，“杀熟”行为转移到网络新媒体上，加之用户普遍对于互联网技术存在天然好感，常以瑕不掩瑜为由自动忽略技术所存在的天然缺陷。因此，即使面对滞后的行业伦理和落后的商业文明，个体也甘愿将自身全然交付于技术手中，自觉落入大数据场景搭设的陷阱之中。二、场景搭建：大数据“杀熟”的呈现陷阱“杀熟”这一现象

7、搭乘智能化这趟快车，俨然完成了从现实社会向虚拟环境的完美转型。然而，互联网技术的到来却并未与现有情况完成对接互补，“杀熟”现象正借由大数据的种种便利在智能媒体生态下逐步滋长蔓延。(-)来源陷阱：数据抓取偏离客观真实消费场景从线下向线上迁移，必然带来商业运作模式的更迭。智媒时代的大数据“杀熟”现象，究其本质是算法运行规律背后的价格歧视行为。在经济学领域,价格歧视是指经营者在同一时期对某一商品索取不同价格的行为。传统的商品价格设定过程中，以供求关系、边际成本等为基本要素，由于缺乏对于消费者消费数据的统计，无法准确把握其购买意愿和能力，因此商品价格处于相对稳定的状态，很难因个别情况的变动而上下浮动。

8、然而，技术的赋能使消费者的个人消费偏好极易获取，互联网商家可以对用户的价格耐受度、支付能力、消费偏好、浏览习惯等非市场价值决定因素进行抓取和分析，并将其作为算法编程中的独立元素赋予较大的权重，最终使消费者承受不符合商品价值规律的价格。算法是网络资本运行的核心，掌握算法的企业可以通过数据的收集来操控消费者的心理和行为。正如某些在线视频平台会通过测算用户所关注的商品类型进行精准的广告内容推送，使消费者的变现行为最大化。另外，后台还可以通过监测用户的手机品牌推算用户的消费能力，在不同端口设置不同的VIP价格。现在许多出行服务商会事先对于用户的消费意愿进行监测，设计出个性化的用车方案，以此提高订单量，

9、使商家利益最大化，还美其名日“私人订制”，其背后实则是大数据“杀熟”的来源陷阱。算法在抓取数据的同时，更是在同步植入甚至重塑用户的行为和思想，挑战人类在传播活动中的自主性。长此以往，买方的行为意愿与卖方的数据抓取形成闭环，二者均难以跳脱其中，客观真实的商品价格犹如虚设;而信息维度在大数据的支配下逐渐窄化，用户仿佛置身于技术“监狱之中，沦为不断被监视的“囚徒”。(二)推送陷阱：精准化建构“信息茧房”个性化信息定制服务的出现是信息过载时期的必然结果，也是满足个体信息需求的新手段。然而，随着算法的逐渐精准化，信息内容的呈现也在逐渐固化。在2006年出版的著作信息乌托邦中，美国哈佛大学法学院教授桑斯坦

10、(CassR.Sunstein)提出“信息茧房”的概念，认为在信息传播过程中，受众会依赖于选择性心理的支配，只关注使自己感到愉悦的内容。算法将用户的个人特征作为依据，将信息进行筛选过滤后重新整合并分发给受众，这一行为实质上是将同样的信息内容重复推送给用户。搭建“回音壁”，使用户只能听到被放大的回音，信息环境的狭窄和封闭，必然会进一步僵化个体的思想和行为。在桑斯坦看来，如若公司建立了信息茧房，其自身的决定不会受到内部的充分挑战，则很难兴隆。大数据“杀熟”对于互联网企业来说，的确能够依靠先进技术之势收到一定的利润回报，然而企业在将用户群体控制在精心设定的价格茧房的同时，实际上也将自身的发展限制在被

11、技术垄断的僻径之中。信息茧房所具备的独特机制致使其对内、对外都具有强大的磁场和聚合力，如此便能够在短时间内黏着众多的同类人群。此外，由于个体具备在不同群体组织间游移的网络行为特征，社群纽带和信息矩阵的交互能够不断分解成新的茧房，在各传播元素交融的场景中完成交流并达成共识，最终形成舆论，甚至极有可能对现实社会认知和公共意识构成威胁。(三)安全陷阱：隐私外露致使信息公之于众“我们的社会不是奇观社会，而是监视社会我们既不在露天剧场也不在舞台上，而是在全景机器中被它的作用力消耗，我们自作自受，因为我们是整个机制的一部分。”法国哲学家米歇尔福柯(Michel Foucault)用这样一段话对于隐私问题进

12、行了生动的描述。在智媒时代到来之前，人们获取信息更多来源于现实环境，信息裹挟而来的潜在危险容易察觉，因此，当面临揭露个人隐私之际，个体有充分的时间和精力去衡量对错、评估风险。然而，在大数据时代，互联网的匿名性不仅为用户提供了丰富的传播渠道，更是将种种危险掩藏于技术的外壳之下，网络环境看似平静且舒适，实则风起云涌，用户的一言一行均通过数据的形式被后台记录，即便个体已然被转换为代码，在权利和资本的操控下也可以“赤裸”相见，用户对于自己的隐私为何被侵犯、被侵犯到何种程度却始终不得而知。“杀熟”行为通过人工智能的自动化决策而实施，为用户的数据隐私带来了极大的隐患。大数据算法程序与传统的线性数据分析不同

13、，它是通过数据学习、算法调整，智能化生成新数据来进行决策的。电商的数据资源中囊括了大量的用户隐私，在个体产生消费行为的过程中，浏览的类别、选择的商品、支付的金额、货物的配送等各个环节均涉及用户的隐私，任何一次数据泄露，都会促使商家对于个人隐私信息进行“二次使用”。在不断发展的互联网生态中，用户与电商完成一次次信息互换，无数“弱关系”累积，并不断促使二者搭建更为密切的“强关系”纽带，在网络虚拟化的庇护下，谋取更多更细致的隐私数据，甚至构成侵权风险。（四）重复陷阱：负面效果的恶性循环场景搭建的最终目标是能够针对不同的场合适配信息和服务，也就是在理解用户的基础之上能够迅速找到与其需求相符合的内容，并

14、通过合适的渠道完成推送。个体的需求往往因场景的变动而有所不同，并常常伴有浓厚的个人生活经验。数字化时代，人们的生活惯性被通过数据的形式记录并存储在数据库之中，互联网企业可以凭借算法逻辑完成内容的精准化投放。然而，由于受众的喜好参差不膂，仅以用户的兴趣作为信息投放的衡量标准难免有失偏颇，甚至会导致负面价值信息肆虐。从内容上来说，大数据“杀熟”将信息的推送框定在可控范围之内，即以用户近期浏览频次较高的信息为参考，对于类似的内容进行推荐。例如：新浪微博、小红书等平台的“发现”窗口和淘宝、京东等电商平台的热门商品，均以用户习惯为基础完成第一阶段的内容投放。但高级的“杀熟”常常在价格的设定上反其道而行之

15、，一些平台在推荐信息时通常会投放性价比相对较高的商品。如果用户突然关注日常浏览频率较低的商品，算法则更倾向于推荐价格较高的同类型商品。如此一来，从产品的提供到价格的设定，完全依靠机器数据和机械计算完成，将用户一步步带入扭曲和异化的境地。长此以往，高重复率的信息内容所造成的负面效果不断恶性循环，也使得越来越多的用户迷失在繁杂的信息网络之中。三、消弭大数据“杀熟”的策略从信息的生产到内容的推送，从隐私的占有到黏性的增强，大数据“杀熟”倚靠技术完成了智能化场景的搭建。与此同时，也为当前的媒介环境、行业运行、用户使用设下一道道陷阱。从多维度考察大数据“杀熟”的现存弊端，要实行有效的应对策略，解决当前亟需解决的问题。（一）信息内容的聚合与破茧消失的地域：电子媒介对社会行为的影响中提到，由媒介所构建的信息环境极为重要，因此，在确定情境的界限时，应当把接触信息的机会看作是最为关键的要素。梅罗维茨的观点在智媒时代同样适用：技术的提升颠覆了传统地域和空间之间的必然联系，各端口以网络系统为连接点，大幅提高了内容传递的“不在场”性，大量同质化信息的出现成为必然。信息茧房的壁垒随着算法技术的到来